apply函数

apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下：

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。

这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果，则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据，最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。

apply常用于数据预处理

这块的主要工作就是利用pandas里面的函数，去查看一下刚特殊操作后的数据。

def data_handle():data = pd.read_csv('C:\\Users\\happy\\Desktop\\old_data.csv')#print(data.describe()) #查看统计信息,发现最小值有-10000的异常数据#print((data.isnull()).sum()) #查看是否存在缺失值#print((data.duplicated()).sum()) #重复值def change_zero(x):if x == -10000:return 0else :return xdata['values'] = data['values'].apply(lambda x: change_zero(x))#利用均值填充缺失值mean = data['values'].mean()def change_mean(x):if x == 0:return meanelse:return xdata['values'] = data['values'].apply(lambda x: change_mean(x))#保存处理过的数据data.to_csv('C:\\Users\\happy\\Desktop\\new_data.csv',index=0)print('new data is existing')